一，创建变量
创建一个数据框
R
> myData<-data.frame(x1=c(1,2,3,4,5,6),x2=c(6,5,67,8,9,0))
> myData
x1 x2
1 1 6
2 2 5
3 3 67
4 4 8
5 5 9
6 6 0增加一列为两者的和
R
> myData$sum<-myData$x1+myData$x2
> myData
x1 x2 sum
1 1 6 7
2 2 5 7
3 3 67 70
4 4 8 12
5 5 9 14
6 6 0 6删除一列
R
> myData<-myData[,-3]
> myData
x1 x2
1 1 6
2 2 5
3 3 67
4 4 8
5 5 9
6 6 0二，变量重编码
创建一个数据框
R
manager <-c(1,2,3,4,5)
date <-c("10724/08","10/28/08","10/1/08","10/12/08","5/1/09")
age<-c(32,45,25,39,99)
q2<-c(4,5,5,3,2)
q3<-c(5,2,5,4,1)
q4<- c(5,5,5,NA,2)
q5<- c(5,5,2,NA,1)
survey <- data.frame(manager, date, age, q2, q3, q4,q5,stringsAsFactorS=FALSE)
survey
manager date age q2 q3 q4 q5 stringsAsFactorS
1 1 10724/08 32 4 5 5 5 FALSE
2 2 10/28/08 45 5 2 5 5 FALSE
3 3 10/1/08 25 5 5 5 2 FALSE
4 4 10/12/08 39 3 4 NA NA FALSE
5 5 5/1/09 99 2 1 2 1 FALSE将年龄大于99岁的值设为NA
R
> survey$age[survey$age==99]<-NA
> survey
manager date age q2 q3 q4 q5 stringsAsFactorS
1 1 10724/08 32 4 5 5 5 FALSE
2 2 10/28/08 45 5 2 5 5 FALSE
3 3 10/1/08 25 5 5 5 2 FALSE
4 4 10/12/08 39 3 4 NA NA FALSE
5 5 5/1/09 NA 2 1 2 1 FALSE将大于75岁的置为老年人，小于50岁的置为中青年
R
> survey$age[survey$age>75]<-"老年人"
> survey$age[survey$age<50]<-"中青年"
> survey
manager date age q2 q3 q4 q5 stringsAsFactorS
1 1 10724/08 中青年 4 5 5 5 FALSE
2 2 10/28/08 中青年 5 2 5 5 FALSE
3 3 10/1/08 中青年 5 5 5 2 FALSE
4 4 10/12/08 中青年 3 4 NA NA FALSE
5 5 5/1/09 <NA> 2 1 2 1 FALSE三，变量的重命名
直接使用fix函数修改
R
> survey
manager date 年龄 q2 q3 q4 q5 stringsAsFactorS
1 1 10724/08 中青年 4 5 5 5 FALSE
2 2 10/28/08 中青年 5 2 5 5 FALSE
3 3 10/1/08 中青年 5 5 5 2 FALSE
4 4 10/12/08 中青年 3 4 NA NA FALSE
5 5 5/1/09 <NA> 2 1 2 1 FALSE第二种
R
> names(survey)[2]<-"日期"
> survey
manager 日期 年龄 q2 q3 q4 q5 stringsAsFactorS
1 1 10724/08 中青年 4 5 5 5 FALSE
2 2 10/28/08 中青年 5 2 5 5 FALSE
3 3 10/1/08 中青年 5 5 5 2 FALSE
4 4 10/12/08 中青年 3 4 NA NA FALSE
5 5 5/1/09 <NA> 2 1 2 1 FALSE四，处理缺失值
r的缺失值用NA表示，NA表示不可用的
R
> x<-c(1,2,3,4,5,NA)
> is.na(x)
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE针对空值进行的任何比较和运算 都是空值
na.omit=TRUE 删除NA
删除NA所在的行：
R
> manager <-c(1,2,3,4,5)
> date <-c("10724/08","10/28/08","10/1/08","10/12/08","5/1/09")
> age<-c(32,45,25,39,99)
> q2<-c(4,5,5,3,2)
> q3<-c(5,2,5,4,1)
> q4<- c(5,5,5,NA,2)
> q5<- c(5,5,2,NA,1)
> survey <- data.frame(manager, date, age, q2, q3, q4,q5,stringsAsFactorS=FALSE)
> survey
manager date age q2 q3 q4 q5 stringsAsFactorS
1 1 10724/08 32 4 5 5 5 FALSE
2 2 10/28/08 45 5 2 5 5 FALSE
3 3 10/1/08 25 5 5 5 2 FALSE
4 4 10/12/08 39 3 4 NA NA FALSE
5 5 5/1/09 99 2 1 2 1 FALSE
> data<-na.omit(survey)
> data
manager date age q2 q3 q4 q5 stringsAsFactorS
1 1 10724/08 32 4 5 5 5 FALSE
2 2 10/28/08 45 5 2 5 5 FALSE
3 3 10/1/08 25 5 5 5 2 FALSE
5 5 5/1/09 99 2 1 2 1 FALSE五，日期值的使用
将日期格式化
R
> mydate<-c("01/05/2020","02/06/2023")
> date<- as.Date(mydate,"%m/%d/%Y")
> date
[1] "2020-01-05" "2023-02-06"获取当前时间
R
> Sys.Date()
[1] "2024-04-26"
> date()
[1] "Fri Apr 26 19:10:44 2024"format日期
R
> format(date,format="%B %d %Y")
[1] "一月 05 2020" "二月 06 2023"日期的运算
六，类型转换
七，数据集的合并
按列名添加
z<-merge(x,y,by="2")按行添加
z<-rbind(x,y)
八，子集的提取
截取其中几列
R
> q<-survey[,2:3]
> q
date age
1 10724/08 32
2 10/28/08 45
3 10/1/08 25
4 10/12/08 39
5 5/1/09 99去掉其中一列
R
> x<-survey[,-2]
> x
manager age q2 q3 q4 q5 stringsAsFactorS
1 1 32 4 5 5 5 FALSE
2 2 45 5 2 5 5 FALSE
3 3 25 5 5 5 2 FALSE
4 4 39 3 4 NA NA FALSE
5 5 99 2 1 2 1 FALSE获取大于35或者小于24的 q2 q3列
R
> newdate<-subset(survey,age>-35 | age<24,select = c(q2,q3))
> newdate
q2 q3
1 4 5
2 5 2
3 5 5
4 3 4
5 2 1随机抽样的获取
R
> mysample<-survey[sample(5,3,replace=FALSE),]
> mysample
manager date age q2 q3 q4 q5 stringsAsFactorS
4 4 10/12/08 39 3 4 NA NA FALSE
3 3 10/1/08 25 5 5 5 2 FALSE
2 2 10/28/08 45 5 2 5 5 FALSE
>